今天，许多工作场所都离不开互联网和创新技术。这就是为什么，提高过程可扩展性和有效性的维护趋势有助于适应经常变化的环境。新冠病毒的大流行对许多行业来说都非常具有挑战性。为了在危机后再生，企业必须对创新技术持开放态度。重塑设备维护管理的趋势在能源、石油、天然气、制造业和航空航天等大型行业中十分重要。

近年来，IT、云计算、大数据和物联网极大地改变了工业流程。IT（信息技术）和 OT（运营技术）逐渐将工业组织转变为基于可靠数据交换的数字企业。工业 4.0 是对趋势影响最大的因素之一，甚至在新冠大流行之前，工业 4.0 技术就已经在改变制造商的运营方式。现在，领导者如何有效地使用技术就显得十分重要。本文一起来了解下重塑设备维护管理的 5 大主要趋势。

当前工业维护的 5 个趋势

虚拟技术应用增加

在新冠疫情期间，为了方便设备工程师之间的交流，提高设备维护效率，虚拟技术被广泛应用在设备故障诊断及故障排除流程中。数据采集、人工智能和其他技术使得设备工程师能够随时随进对设备进行精确维护。计算机系统能够识别设备运行趋势，并给出逻辑推论，帮助工程师做出数据驱动的决策。

图.工程师通过虚拟技术浏览工厂（全景网）

叠层制造技术（3D 打印技术）

设备维护的主要目标是确保设备各零部件及设备整体始终以最高效率运行。目前，许多工厂开始采用叠层制造，也就是 3D 打印。这种技术在工业领域及消费者群体中越来越受欢迎。人们可以利用 3D 打印机来打印不同用途的零件。

物联网

物联网（IoT）可帮助工厂连接并监控其名下的所有设备，并获得实时数据。工厂管理者可以利用这些数据来调整、优化或改进其生产过程的问题。通过利用智能传感器及云技术，物联网正在推动该行业向前发展。许多企业都在运用物联网技术来提高其生产安全性、降低成本、优化生产流程，甚至创造新产品。

企业更多的会借助工业物联网平台来搭建物联网维护管理体系。我们以东智工业物联平台为例，平台为工业设备提供安全可靠的连接通信能力，支持数据采集、规则引擎、数据转发、指令下发、数据可视化，同时提供开放的 API 与第三方系统快速对接，为工业企业提供高效 率、低成本、高可靠的工业物联网解决方案。

数据收集分析和预测性维护

许多企业在不断拓展其数据存储能力，以实现精准建模、有效预测，也为其利用更先进的数据使用和分析技术打下良好基础。许多数据都来源于传感器，传感器能够将被测量物的信息按照一定的规律转换成可用信号。无线传感器网络有助于企业监测和控制不同地方的物理情况，例如温度、压力、风速和风向、振动强度等。传感器数据正成为物联网（IoT）环境中越来越重要的一部分。

预测性维护技术可以帮助制造业企业从根源上防止问题的发生，以减少设备维护成本和停机带来的损失，同时延长设备的使用寿命。我们以东智 PreMaint 设备健康管理平台为例，通过利用多源信号传感器对设备实时监测，为工厂维护团队提供帮助。PreMaint 可以实现 AI+机理的智能诊断与预测性维护，通过 AI 学习算法侦听异常，指示潜在故障的早期迹象。工程师可以安排维修和更换以适应计划的停机时间。

维护即服务 （MaaS）

传统的企业服务将被维护即服务 （MaaS） 所替代。云计算已经深入到各行各业，这应验了早期云计算领域所流传的一句话：“云即计算机”在云上收集和处理海量数据有助于提高设备维护能力，改善服务水平。这些服务在专业机械或设备中变得越来越普遍。

如何为设备维护的变化做好准备？

如今，技术在各行各业都发挥着重要作用，并有助于推动工作进程。然而，并非所有制造业企业都能高效利用新技术。为了让您的企业能随时应对变化，工程师和领导者必须对新技术持开放态度，并且帮助员工了解和适应新引进的技术。

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